列数の異なるAzureマシンの学習エンドポイント

Question

必ずしも同じ量の変数を持たないAzureマシンの学習エンドポイントを自動的に設定したいと思います。同じ列と変数名（ヘッダー）を持つ限り、異なるデータに訓練された新しいエンドポイントをプログラムで追加できます。

別の列カウントを使用して新しいエンドポイントを作成しようとすると、それは機能します。しかし、私はそれを呼び出すときに、それは私にエラーを与える。

デフォルトのエンドポイントが2つのパラメータ 'x'と 'y'を受け入れるという実験を設定しました。そして、私は3つの列 'x1'、 'x2'、 'y'を使ってデータセットを訓練しました。エンドポイントその呼び出し

{ 
"error": { 
    "code": "LibraryExecutionError", 
    "message": "Module execution encountered an internal library error.", 
    "details": [ 
     { 
      "code": "TableSchemaColumnCountMismatch", 
      "target": " (AFx Library)", 
      "message": "data: The table column count (3) must match the schema column count (2)." 
     } 
    ] 
} 

}

：トレーニング実験で「トレイン・モデル」モジュールは、3つの入力の列を持つ三つの変数を使用して訓練されたエンドポイントを呼び出すと、列1.

を拾い出しています

{ 
"error": { 
    "code": "LibraryExecutionError", 
    "message": "Module execution encountered an internal library error.", 
    "details": [ 
     { 
      "code": "ScoredFeaturesMustMatchTrainingFeatures", 
      "target": "Score Model (AFx Library)", 
      "message": "table: The data set being scored must contain all features used during training, missing feature(s): 'x2'." 
     } 
    ] 
} 

}

：ONYつの入力列の三つの変数を使用して訓練されました

デフォルトのエンドポイントの設定を覚えているようで、他のすべてのエンドポイントがメタデータに準拠していることが必要です。これを回避する方法はありますか？

Answer 1

Azure機械学習では、実行されるデータが必要です。
たとえば、predictive experimentはトレーニングのデータを使用します。スコアモデルは、列にスコア（x1）を含むすべての列が必要です。

x1が不明であるので、それを含めたくないと予測するときは、列を選択してx1を削除しました。スコアモデルはもうx1を期待していません。